Bestimmung und Gewichtung von Einflussfaktoren auf die Sekundärregelarbeitsabrufe im deutschen Übertragungsnetz
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Bestimmung und Gewichtung von Einflussfaktoren auf die Sekundärregelarbeitsabrufe im deutschen Übertragungsnetz Masterarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science Fachhochschule Vorarlberg Energietechnik und Energiewirtschaft Intern betreut von Simon Preuschof MSc. Extern betreut von: Dr. Christoph Hofer-Temmel Katrin Janßen MSc. Vorgelegt von Michael Schravogl Dornbirn, 1. August 2021
Danksagung Die hier vorliegende Masterarbeit entstand im Zusammenhang mit dem Masterstudiengang Energietechnik und Energiewirtschaft an der FH Vorarlberg. An dieser Stelle möchte ich mich bei der Studiengangsleitung und der Administration recht herzlich für die angenehme und lehrreiche Zeit bedanken. Ganz besonderen Dank möchte ich gegenüber meinem Betreuer Simon Preuschof MSc., für seine tatkräftige Unterstützung, sein unterstützendes Fachwissen und die Möglichkeit, die Masterarbeit in Zusammenarbeit mit einem Energieversorgungsunternehmen zu verfassen, aussprechen. Außerdem möchte ich mich bei Dr. Christoph Hofer-Temmel und Katrin Janßen MSc. für ihr Engagement und dafür, dass sie mir bei mathematischen und energiewirtschaftlichen Fragen zur Seite standen, recht herzlich bedanken.
Kurzreferat Der Energiemarkt steht in einem stetigen Wandel. Gerade das steigende Aufkommen an volatilen Erzeugungsanlagen (Windkraft- und Photovoltaikanlagen) stellt die Energieversorgung vor neue Herausforderungen, um einen sicheren Netzbetrieb zu gewährleisten. Ein sicherer Netzbetrieb wird unter anderem durch das Gleichgewicht zwischen Erzeugung und Last hergestellt, welches mittels Regelenergie aufrecht erhalten wird. Das Wissen über Abrufwahrscheinlichkeiten der Sekundärregelarbeit ist wichtig für eine optimale Angebotslegung der Regelleistungsanbieter. Insbesondere Anbieter mit speicherbegrenzten Technologien (bspw. Pumpspeicherkraftwerke) müssen möglichst gut abschätzen wieviel der angebotenen Regelleistung abgerufen wird. Aus dieser Notwendigkeit heraus ist die Idee für die vorliegende Masterarbeit entstanden, welche sich damit beschäftigt, Einflussfaktoren der Sekundärregelarbeitsabrufe (SRL-RA) zu eruieren und zu bewerten. Warum die Einflussfaktoren der SRL-RA und nicht der Primärregelleistung (PRL) bzw. Minutenreserveleistung (MRL) bestimmt werden, liegt daran, dass die Sekundärregelleistung (SRL) das erste Produkt der Regelenergie ist, welches für die Abrufe vergütet wird. Die MRL erhält zwar ebenfalls eine Vergütung für die Abrufe, diese sind jedoch deutlich geringer als jene der SRL. Die in dieser Analyse berücksichtigten Faktoren beschränkten sich auf öffentlich zugängliche und frei verfügbare Daten. Diese wurden von der Transparency Plattform der ENTSO-E zur Verfügung gestellt. Weitere berücksichtigte Datensätzen ergaben sich im Laufe der eindimensionalen Analysen und konnten frei berechnet bzw. definiert werden. Zur Bewertung der potenziellen Einflussfaktoren wird ein Modell benötigt, mithilfe dessen die Zielgröße beschrieben werden kann. Dieses wird im Zuge der eindimensionalen Analyse ermittelt. Dabei wird versucht die Komplexität des Modells und damit die nachfolgende Bewertung so gering wie möglich zu halten. Das eruierte Modell stellt sich im Laufe der Arbeit als ein Gamma-Modell aus der Familie der generalisierten linearen Modelle heraus. Zur Bewertung des Gamma-Modells werden gängige Methoden wie der mittlere absolute Fehler und der mittlere absolute prozentuale Fehler gewählt. Diese Methodik ist zulässig, da generalisierte lineare Modelle mittels einer Funktion als lineare Modelle beschrieben und somit auch als solche bewertet werden können. Zur Bestimmung der relevanten Einflussfaktoren werden vor der Modellbildung Analysen zur Eliminierung gewisser Faktoren aufgestellt. Das Modell beinhalten eine fundamentale Bewertung, die Korrelationen zwischen den Faktoren und die Principal Component Analysis (PCA). In der Modellbildung werden unterschiedliche Konstellationen von potenziellen Einflussfaktoren getestet und abschließend bewertet. Die Modelle werden in dieser Arbeit bspw. als Naives-, Null-, Volles- und Kombiniertes-Modell zur Begrenzung der potenziellen Einflussfaktoren auf die wesentlichen Einflussfaktoren benannt.
Abstract The energy market is in a permanent change. The increasing share of renewable energy (wind energy and photovoltaic) causes new challenges for the energy supply, in view of save and reliable grid operation. A save and reliable grid operation is achieved when energy generation and load is in a balanced state, which is maintained by the efficient use of balancing power. The knowledge about call-off probabilities of automatic frequency restoration reserve (aFRR) energy is important for the offers of balancing power suppliers. Especially for suppliers using technologies with limited energy storage capacity (for example pumped-storage power plants) it is essential to know how much balancing power is called-off. From this consideration the idea for the following master thesis was born, which deals with determining and evaluating the influencing factors of the aFFR energy calls. The reason why the determination is done with the aFRR and not the frequency containment reserve (FCR) or the manual frequency restoration reserve (mFRR) is that the aFRR is the first product which gets paid for the energy calls. The mFRR also gets paid for its energy call- offs, but the compensation fee is much lower than for the energy call-offs of the aFRR. The considered factors in this thesis are public and freely available data. These are provided by the ENTSO-E transparency platform. Other considered data sets are based on the one- dimensional analysis or calculated freely. To evaluate the potential influencing factors, a model is required, which describes the target variable. This is determined in the one-dimensional analysis. The aim is to keep the complexity of the model as low as possible. As found during the analyses, the determined model turned out as a gamma-model from the family of generalized linear models. To evaluate the gamma-model standard methods are used such as the mean absolute error and the mean absolute percentage error are used. This is permissible because generalized linear models can be described as linear models by a function. Therefore, they can also be evaluated as linear models. To determine the relevant influencing factors, analysis are carried out to eliminate certain factors before starting with the model creation. These analyses are a fundamental assessment, correlation between the factors itself and the principal component analysis. As part of the modeling, different constellations of potential influencing factors are tested and evaluated. The models in this thesis are for example the naïve, zero, full and combined model which are used to limit the potential influencing factors to the essential factors.
Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis I Tabellenverzeichnis IV Abkürzungsverzeichnis V 1. Einleitung 1 1.1 Motivation der Masterarbeit 1 1.2 Ziel und Forschungsfrage 3 1.3 Abgrenzung der Masterarbeit 4 1.3.1 Gebietsabgrenzung 4 1.3.2 Datengrenzen 4 1.3.3 Modellgrenzen 4 1.4 Aufbau der Masterarbeit 5 1.4.1 Theoretische Grundlagen 5 1.4.2 Datenbeschaffung und -aufbereitung 6 1.4.3 Eindimensionale Analyse 6 1.4.4 Voreliminierung potenzieller Einflussfaktoren 7 1.4.5 Modellbildung 8 2. Theoretische Grundlagen 9 2.1 Grundlagen zur Regelenergie 9 2.1.1 Verantwortung der Netzbetreiber im Allgemeinen 9 2.1.2 Verantwortung für Frequenzhaltung 9 2.1.3 Rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen im Bereich der Frequenzhaltung 10 2.1.4 Maßnahmen zur Frequenzhaltung 10 2.1.5 Arten der Regelenergie 11 2.2 Ausschreibungsverfahren am Regelenergiemarkt 13 2.2.1 Ausschreibung der Primärregelleistung 13 2.2.2 Ausschreibung der Sekundärregel- und Minutenreserveleistung 14 2.3 Imbalance Netting 16 2.4 Auftreten von Sekundärregelarbeitsabrufen 17 2.5 Zeitliche Auflösung 18 2.6 Mathematische Grundlagen 18 2.6.1 Autokorrelation 18 2.6.2 Fourier-Analyse der Autokorrelation 19 2.6.3 Log-log-Plot 19 2.6.4 Quantil-Quantil-Plot 19
2.6.5 Principal Component Analysis 20 3. Datenbeschaffung und -aufbereitung 22 3.1 Literaturanalyse zur Datenbeschaffung 22 3.2 Datenbeschaffung 24 3.3 Datenaufbereitung 25 3.3.1 Umgang mit Datenlücken 26 3.3.2 Umgang mit Daten geringerer Auflösung 26 4. Eindimensionale Analyse 27 4.1 Auswertung statistischer Kennzahlen 27 4.2 Modellauswahl 28 4.3 Kumulierter log-log-Plot 30 4.4 Quantil-Quantil-Plot 31 4.5 Autokorrelation 32 4.6 Fourier-Analyse der Autokorrelation 33 4.7 Merkmale von Zeitintervallen 35 5. Voreliminierung potenzieller Einflussfaktoren 36 5.1 Fundamentale Bewertung 36 5.1.1 Einfluss der Nachbarstaaten 36 5.1.2 Sekundärregelarbeitspreise 38 5.2 Korrelation potenzieller Einflussfaktoren untereinander 38 5.3 Principal Component Analysis 41 6. Modellbildung 43 6.1 Trainings- und Testdaten 43 6.2 Standardisierung der potenziellen Einflussfaktoren 43 6.3 Aufbau Gamma-Modell 43 6.4 Modellbewertung 45 6.4.1 Mittlerer absoluter Fehler 45 6.4.2 Mittlerer absoluter prozentualer Fehler 45 6.4.3 Darstellung der Modellbewertung 46 6.5 Naives-Modell 47 6.6 Null-Modell 48 6.7 Volles-Modell 49 6.8 Ober- und Untergrenze der Modellbewertung 50 6.9 Modelle mit ausgewählten Einflussfaktoren 51 6.9.1 Volles-PCA-Modell (alle Häufigkeiten) 51
6.9.2 Reduziertes-PCA-Modell (mind. 2-fache Häufigkeit) 52 6.9.3 Reduziertes-PCA-Modell (3-fache Häufigkeit) 53 6.9.4 Modell mit zeitlichen Faktoren 54 6.9.5 Modell ohne zeitliche Faktoren 55 6.9.6 Kombiniertes-Modell 56 6.10 Bewertung der Modelle 57 7. Fazit und Ausblick 63 Literaturverzeichnis 65 Anhang 67 Eidesstattliche Erklärung 79
Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Gegenüberstellung der ausgeschriebenen und mittleren abgerufenen SRL .................................................................................................................. 2 Abbildung 2: Grundaufbau der Masterarbeit ................................................................... 5 Abbildung 3: Aufbau der theoretischen Grundlagen ....................................................... 5 Abbildung 4: Aufbau der eindimensionalen Analyse der Zielgröße ................................. 6 Abbildung 5: Aufbau der Voreliminierung von Einflussfaktoren....................................... 7 Abbildung 6: Aufbau der Modellbildung .......................................................................... 8 Abbildung 7: Zeitliche Zusammenhänge der Regelenergie........................................... 11 Abbildung 8: Merit-Order-Liste vom 30.09.2020 der PRL Ausschreibung für das positive und negative Produkt von 00:00 - 04:00 Uhr ............................................ 14 Abbildung 9: Merit-Order-Liste (SRL Regelarbeit) vom 15.12.2020 der SRL Ausschreibung für das positive Produkt von 00:00 - 04:00 Uhr ................ 15 Abbildung 10: modellhafte Darstellung der IGCC ........................................................... 16 Abbildung 11: Beispiel Transformation von Daten mittels der PCA................................. 20 Abbildung 12: Gegenüberstellung der Prognose und tatsächlichen Produktion von Windkraft und PV ..................................................................................... 23 Abbildung 13: Beispiel lineare Interpolation am Beispiel der day-ahead Windenergie Onshore (DE) .......................................................................................... 26 Abbildung 14: Gegenüberstellung des Histogramms der positiven SRL-RA ohne Null- Werte mit der gefitteten Gammaverteilung der Daten .............................. 29 Abbildung 15: kumulierte positive SRL-RA ohne Null-Werte in logarithmischer Skala .... 30 Abbildung 16: QQ-Plot der positiven SRL-RA und der gefitteten Gammaverteilung ....... 31 Abbildung 17: Korrelationsfaktoren der verschobenen positiven SRL-RA (09.09.2019 – 22.09.2019) in Viertelstunden .................................................................. 32 Abbildung 18: Frequenzen der Fourier-Transformierten der positiven SRL-RA Autokorrelation ........................................................................................ 33 Abbildung 19: Frequenzen 0 - 5 der Fourier-Transformierten der positiven SRL-RA Autokorrelation ........................................................................................ 33 Abbildung 20: Box-Plot der Viertelstundenwerte der positiven SRL-RA .......................... 35 Abbildung 21: Korrelationsmatrix der potenziellen Einflussfaktoren ................................ 39 Abbildung 22: Kumulierte Anzahl der Komponenten der PCA-Analyse zur Beschreibung der Datenwolke........................................................................................ 41 Abbildung 23: Überlagerung zweier Fehlerverteilungen des Naiven-Modells ................. 46 Abbildung 24: MAE Fehlerverteilung des Naiven-Modells .............................................. 47 Abbildung 25: MAPE Fehlerverteilung des Naiven-Modells ............................................ 48 Abbildung 26: MAE Fehlerverteilung der oberen und unteren Grenzen der Modellbildung ................................................................................................................ 50 Abbildung 27: MAPE Fehlerverteilung der oberen und unteren Grenzen der Modellbildung .......................................................................................... 50 Abbildung 28: MAE Fehlerverteilung Gegenüberstellung aller Modelle .......................... 57 Abbildung 29: MAPE Fehlerverteilung Gegenüberstellung aller Modelle ........................ 58 Abbildung 30: Wahrscheinlichkeitsverteilung der tatsächlichen SRL-RA und des Kombinierten-Modells .............................................................................. 61 -I-
Abbildung 31: Gegenüberstellung des Histogramms der positiven SRL-RA mit der gefitteten Gammaverteilung der Daten .................................................... 67 Abbildung 32: Gegenüberstellung des Histogramms der negativen SRL-RA mit der gefitteten Gammaverteilung der Daten .................................................... 67 Abbildung 33: Gegenüberstellung des Histogramms der negativen SRL-RA ohne Null- Werte mit der gefitteten Gammaverteilung der Daten .............................. 67 Abbildung 34: kumulierte positive SRL-RA in logarithmischer Skala............................... 68 Abbildung 35: kumulierte negative SRL-RA ohne Null-Werte in logarithmischer Skala ... 68 Abbildung 36: kumulierte negative SRL-RA in logarithmischer Skala ............................. 68 Abbildung 37: QQ-Plot der positiven SRL-RA ohne Null-Werte und der gefitteten Gammaverteilung .................................................................................... 69 Abbildung 38: QQ-Plot der negativen SRL-RA und der gefitteten Gammaverteilung ...... 69 Abbildung 39: QQ-Plot der negativen SRL-RA ohne Null-Werte und der gefitteten Gammaverteilung .................................................................................... 69 Abbildung 40: Korrelationsfaktoren der verschobenen positiven SRL-RA (09.10.2019 – 22.10.2019) in Viertelstunden .................................................................. 70 Abbildung 41: Korrelationsfaktoren der verschobenen positiven SRL-RA (09.06.2020 – 22.06.2020) in Viertelstunden .................................................................. 70 Abbildung 42: Korrelationsfaktoren der verschobenen negativen SRL-RA (09.09.2019 – 22.09.2019) in Viertelstunden .................................................................. 70 Abbildung 43: Korrelationsfaktoren der verschobenen negativen SRL-RA (09.10.2019 – 22.10.2019) in Viertelstunden .................................................................. 71 Abbildung 44: Korrelationsfaktoren der verschobenen negativen SRL-RA (09.06.2019 – 22.06.2019) in Viertelstunden .................................................................. 71 Abbildung 45: Box-Plot der Viertelstundenwerte (1 – 32) der positiven SRL-RA............. 71 Abbildung 46: Box-Plot der Viertelstundenwerte (33 – 64) der positiven SRL-RA........... 72 Abbildung 47: Box-Plot der Viertelstundenwerte (65 – 96) der positiven SRL-RA........... 72 Abbildung 48: MAE Fehlerverteilung des Null-Modells ................................................... 73 Abbildung 49: MAPE Fehlerverteilung des Null-Modells ................................................. 73 Abbildung 50: MAE Fehlerverteilung des Vollen-Modells ............................................... 73 Abbildung 51: MAPE Fehlerverteilung des Vollen-Modells ............................................. 74 Abbildung 52: MAE Fehlerverteilung des Vollen-PCA-Modells (alle Häufigkeiten).......... 74 Abbildung 53: MAPE Fehlerverteilung des Vollen-PCA-Modells (alle Häufigkeiten) ....... 74 Abbildung 54: MAE Fehlerverteilung des Reduzierten-PCA-Modells (mind. 2-facher Häufigkeit) ............................................................................................... 75 Abbildung 55: MAPE Fehlerverteilung des Reduzierten-PCA-Modells (mind. 2-facher Häufigkeit) ............................................................................................... 75 Abbildung 56: MAE Fehlerverteilung des Reduzierten-PCA-Modells (3-fache Häufigkeit) ................................................................................................................ 75 Abbildung 57: MAPE Fehlerverteilung des Reduzierten-PCA-Modells (3-fache Häufigkeit) ................................................................................................................ 76 Abbildung 58: MAE Fehlerverteilung des Modells mit zeitlichen Faktoren ...................... 76 Abbildung 59: MAPE Fehlerverteilung des Modells mit zeitlichen Faktoren .................... 76 Abbildung 60: MAE Fehlerverteilung des Modells ohne zeitliche Faktoren ..................... 77 Abbildung 61: MAPE Fehlerverteilung des Modells ohne zeitliche Faktoren................... 77 Abbildung 62: MAE Fehlerverteilung des Kombinierten-Modells .................................... 77 - II -
Abbildung 63: MAPE Fehlerverteilung des Kombinierten-Modells .................................. 78 - III -
Tabellenverzeichnis Tabelle 1: beispielhafte Generierung von Wochentagen als potenzielle Einflussfaktoren ....................................................................................... 23 Tabelle 2: statistische Kennzahlen der Zielgröße ..................................................... 27 Tabelle 3: berücksichtigte verschobene SRL-RA als potenzielle Einflussfaktoren .... 34 Tabelle 4: Energiemengen der erneuerbaren Energien für das Jahr 2019 ............... 36 Tabelle 5: Energiemengen der Erzeugungs- und Lastvorhersage für das Jahr 2019 37 Tabelle 6: Datensätze mit einer hohen Korrelation zueinander................................. 40 Tabelle 7: potenzielle Einflussfaktoren mit der größten Varianz der Komponente aus der PCA-Analyse ..................................................................................... 42 Tabelle 8: potenzielle Einflussfaktoren inkl. Häufigkeit innerhalb der PC-1 - 3.......... 42 Tabelle 9: potenzielle Einflussfaktoren des Vollen-Modells ...................................... 49 Tabelle 10: potenzielle Einflussfaktoren des Vollen-PCA-Modells (alle Häufigkeiten). 51 Tabelle 11: potenzielle Einflussfaktoren des Reduzierten-PCA-Modells (mind. 2-facher Häufigkeit) ............................................................................................... 52 Tabelle 12: potenzielle Einflussfaktoren des Reduzierten-PCA-Modells (3-fache Häufigkeit) ............................................................................................... 53 Tabelle 13: potenzielle Einflussfaktoren des Modells mit zeitlichen Faktoren ............. 54 Tabelle 14: potenzielle Einflussfaktoren des Modells ohne zeitliche Faktoren ............ 55 Tabelle 15: potenzielle Einflussfaktoren des Kombinierten-Modells ........................... 56 Tabelle 16: Ranking der Modelle anhand der mittleren MAE ...................................... 58 Tabelle 17: Ranking der Modelle anhand der mittleren MAPE ................................... 59 Tabelle 18: Relevante Einflussfaktoren des Gamma-Modells zur Beschreibung der SRL-RA ................................................................................................... 60 Tabelle 19: Total Variation Distance der einzelnen Modelle ....................................... 62 - IV -
Abkürzungsverzeichnis aFRR Frequency Restoration Reserve with automatic activation APG Austrian Power Grid AG BKV Bilanzkreisverantwortlicher EE Erneuerbare Energien EEG Erneuerbare-Energie-Gesetz ENTSO-E European Network of Transmission System Operators for Electricity EnWG Energiewirtschaftsgesetz FCR Frequency Containment Reserve GCT Gate Closing Time GLM Generalisierte lineare Modelle GOT Gate Opening Time IGCC International Grid Control Cooperation MAE Mittlerer absoluter Fehler MAPE Mittlerer absoluter prozentualer Fehler mFRR Frequency Restoration Reserve with manual activation MRL Minutenreserve NRV Netzregelverbund PCA Principal Component Analysis PRL Primärregelleistung PV Photovoltaik QQ-Plot Quantil-Quantil-Plot SRL Sekundärregeleistung SRL-RA SRL Regelarbeitsabrufe StromNVZ Stromnetzzugangsverordnung ÜNB Übertragungsnetzbetreiber -V-
1. Einleitung Im einleitenden Kapitel wird auf die Motivation und die Zielsetzung der Arbeit eingegangen. Aufbauend auf die Motivation wird das Ziel der Masterarbeit, sowie die Forschungsfrage beschrieben. Damit die Ausarbeitung der Forschungsfrage einem angemessenen Umfang entspricht, werden klare Grenzen dafür definiert. Als letztes einleitendes Unterkapitel wird der grundlegende Aufbau der Masterarbeit beschrieben, welcher eine strukturierte Vorgehensweise ermöglichen soll. 1.1 Motivation der Masterarbeit Die Idee zu dieser Masterarbeit entstand während meiner Werkstudententätigkeit bei der illwerke vkw. Das Unternehmen ist der Landesenergieversorger Vorarlbergs. Die am Energiemarkt beteiligten und mitwirkenden Unternehmen beschäftigen sich stetig mit Prognosen des Energie- und Verbrauchsaufkommens. Gute Prognosen stellen die Grundlage einer optimalen Vermarktung von Kraftwerken und auftretenden Flexibilitäten in sämtlichen Energiemärkten dar. Die illwerke vkw sind unter anderem am Regelenergiemarkt tätig und wollen optimale Gebote zur Vermarktung ihrer Kraftwerke legen. Dafür werden möglichst präzise Prognosen der zu erwartenden Regelarbeitsabrufe benötigt. Um diese zu erstellen ist die Kenntnis der wesentlichen Einflussfaktoren auf die Abrufe essenziell. Aus diesem Grund werden diese in der vorliegenden Masterarbeit untersucht. Diese Arbeit beschäftigt sich nur mit den Sekundärregelarbeitsabrufen (SRL-RA) der Sekundärregelleistung (SRL). Der Grund liegt darin, dass für die Primärregelleistung (PRL) die Abrufe nicht vergütet werden und im Falle der Minutenreserveleistung (MRL) die Abrufe zwar vergütet werden, aber diese deutlich geringer ausfallen als die der SRL. Eine genauere Erläuterung der Produkte erfolgt zu einem späteren Zeitpunkt. 1
Die konkrete Fragestellung soll mit der nachstehenden Abbildung 1 beschrieben werden. Die Abbildung zeigt eine Gegenüberstellung der durch die Übertragungsnetzbetreiber (ÜNB) gemeinsam im Netzregelverbund (NRV) ausgeschriebenen und abgerufenen SRL. Klar ersichtlich ist, dass die ausgeschriebene Regelleistung die abgerufene deutlich übersteigt. Das hängt damit zusammen, dass maximal die ausgeschriebene Regelleistung in Form von Regelarbeit von den ÜNB abgerufen werden kann. Dem Profil der mittleren abgerufenen SRL kann ein klarer schwankender Verlauf entnommen werden. Diese unterschiedlichen Abrufe kommen aufgrund der in dieser Arbeit zu eruierenden Einflussfaktoren zustande. Diese Einflussfaktoren stehen in einem zunehmenden Wandel. Während die Abrufe ursprünglich von Last- und Erzeugungsschwankungen geprägt waren, werden sie heute von deutlich vielfältigeren Faktoren beeinflusst. Diese zu bestimmen und zu bewerten ist das Ziel dieser Arbeit. Die Abbildung 1 dient lediglich als Beispiel des Vergleichs zwischen ausgeschriebener Regelleistung und abgerufener Regelleistung aus Sicht der ÜNB. Die Angebotsstrategie der Anbieter ist nicht äquivalent zu der der ÜNB. Während die ÜNB ihre Ausschreibungen der Regelleistungen damit definieren, dass die benötigte Regelarbeit zu jedem Zeitpunkt gedeckt werden kann, berücksichtigen Anbieter neben der Abrufwahrscheinlichkeit der Regelarbeit auch die ausgeschriebene Leistung als Einflussgröße des Leistungspreises. Dies kann jedoch in der Darstellung nicht aufgezeigt werden, da diese Daten meist als vertraulich angesehen und von den einzelnen Unternehmen nicht publiziert werden. Daher wird darauf auch kein weiterer Bezug genommen. Abbildung 1: Gegenüberstellung der ausgeschriebenen und mittleren abgerufenen SRL Quelle: eigene Darstellung auf Basis der Daten von ENTSO-E Transparency Plattform [1] -2-
1.2 Ziel und Forschungsfrage Aus der eben beschriebenen Idee ist auch die Forschungsfrage für diese Masterthesis entstanden, welche zuerst genannt und in den folgenden Schritten mit Hilfe der ISMART Kriterien bewertet wird. Die Forschungsfrage soll als Basis der Zielsetzung dienen. Das Ziel ist, wie aus der nachstehenden Forschungsfrage hervorgeht, die Identifizierung von Einflussfaktoren auf die SRL-RA mittels eines zu definierenden Modells. Dabei ist es nicht das Ziel mit der maximalen Anzahl an Faktoren ein plausibles Prognoseergebnis zu erzielen, sondern mit so wenig essenziellen Faktoren wie möglich das bestmögliche Ergebnis zu erreichen. Das Prognoseergebnis selbst ist nicht das Ziel, sondern dient lediglich zur Bewertung der Einflussfaktoren. Die Forschungsfrage ist nachstehend definiert: Welche Faktoren haben einen wesentlichen Einfluss auf die Sekundärregelarbeitsabrufe und mit Hilfe welchem zu bestimmenden Modell können diese bewertet werden? I wie „innovativ“: Die während der Literaturanalyse untersuchten Publikationen beschäftigten sich mit dem Prognoseergebnis und nicht wie in dieser Arbeit mit den Einflussfaktoren selbst. Um ein Prognoseergebnis zu erzielen sind selbstverständlich auch Einflussfaktoren notwendig und zu definieren. In dieser Masterthesis wird sich allerdings auf eine Auswahl beschränkt und versucht, mit dieser das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. In dieser Arbeit soll ein Vielfaches an Einflussfaktoren herangezogen und diese sukzessive reduziert werden. [2], [3] S wie „spezifisch“: Die Arbeit behandelt die Ermittlung und Bewertung von Einflussfaktoren auf die SRL-RA im deutschen Übertragungsnetz. Nicht behandelt werden deren Einflüsse in anderen Ländern. Die Einflussfaktoren werden mittels gängiger Fehlerverteilungen zu den tatsächlichen SRL-RA bewertet. Die genaue Bewertungsmethodik wird im weiteren Verlauf genauer beschrieben. M wie „messbar“: Die Fehlerverteilungen werden anschließend jener Fehlerverteilung gegenübergestellt, welche die maximale Anzahl an potenziellen Einflussfaktoren berücksichtigt. Das hat zum Ziel, dass die Abweichung so gering wie möglich zu halten ist. A wie „akzeptiert“: Die verwendeten Tools, wie beispielsweise Python (Jupiter Notebook und Spyder), sind anerkannte Berechnungstools und für wissenschaftliche Anwendungen akzeptiert. Weiters werden nur Methoden und Tools verwendet, welche dem Stand der Technik entsprechen. -3-
R wie „realistisch“: Grundkenntnisse im Programmieren mit Python und den Energiemärkten sind aufgrund von bereits absolvierten Vorlesungen und der Beschäftigung in einem Energieversorgungsunternehmen vorhanden. Außerdem soll die Komplexität der Arbeit schrittweise gesteigert werden, um sich langsam dem Ziel zu nähern und dadurch den Umfang der Arbeit zu begrenzen. T wie „terminierbar“: Terminiert ist die Abgabe der Arbeit mit den von der Fachhochschule Vorarlberg fixierten Terminen. 1.3 Abgrenzung der Masterarbeit In den folgenden Unterkapiteln werden die Abgrenzungen der Masterarbeit beschrieben. Diesbezüglich wird auf die Gebietsabgrenzung, Datengrenzen und Modellgrenzen eingegangen. 1.3.1 Gebietsabgrenzung Wie bereits in den ISMART Kriterien definiert wird die Arbeit auf den deutschen Strommarkt und auf das Produkt der SRL-RA beschränkt. Diese Beschränkung soll den Umfang der Thesis klar abgrenzen und zu keinem unverhältnismäßigen und großen Aufwand der Bearbeitung führen. Der Grund für den Bezug auf die SRL-RA kann weiterführend den theoretischen Grundlagen entnommen werden. 1.3.2 Datengrenzen Allgemein werden in der Arbeit nur Datensätze (Einflussfaktoren und Zielgröße) verwendet, die auf geeigneten Plattformen frei verfügbar sind. Das bedeutet, dass keine Datensätze gekauft oder auf illegale Weise erworben werden. Die Entscheidung der Nutzung von frei verfügbaren Datensätzen wurde aufgrund der Verfügbarkeit und Reproduzierbarkeit der Analysen getroffen. Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen an keinerlei finanzielle bzw. rechtliche Bedingungen geknüpft werden. Das ermöglicht ein vereinfachtes Nutzen der Ergebnisse für Privatpersonen und Unternehmen. 1.3.3 Modellgrenzen Für die Bestimmung und Bewertung der Einflussfaktoren wird ein mathematisches Modell mittels einer Analyse der Zielgröße definiert. Für diese Analyse und die Folgeanalyse werden ausschließlich anerkannte und erprobte Modelle in Betracht gezogen. Die Auswahl der Modelle ergibt sich im weiteren Verlauf der Masterarbeit. -4-
1.4 Aufbau der Masterarbeit Der Grundaufbau der vorliegenden Masterarbeit setzt sich aus nachfolgenden Themengebieten zusammen. In Abbildung 2 sind die Hauptkapitel dargestellt. Auf die einzelnen Themengebiete wird in den folgenden Unterkapiteln eingegangen. Theoretische Grundlagen Datenbeschaffung und -aufbereitung Eindimensionale Analyse Voreliminierung von Einflussfaktoren Modellbildung Fazit und Ausblick Abbildung 2: Grundaufbau der Masterarbeit Quelle: eigene Darstellung 1.4.1 Theoretische Grundlagen Bevor mit der eigentlichen Bearbeitung der Kernthematik und der Beantwortung der Forschungsfrage begonnen wird, müssen einige grundlegende Themen behandelt werden. Die in diesem Kapitel behandelten Themengebiete sind essenziell für den weiteren Verlauf der Masterarbeit. In Abbildung 3 sind die Unterkapitel der theoretischen Grundlagen angeführt. Darin wird der Begriff der Regelenergie näher erläutert und darauf eingegangen, was Regelenergie überhaupt ist und wie sie sich zusammensetzt. Dadurch soll ein detailliertes Verständnis bezüglich deren Einflüsse geschaffen werden. Die Kapitel 2.2, 2.3, 2.4 und 2.5 sollen die Kernthematik rund um die Regelenergie weiter vertiefen und die Zusammenhänge zwischen den einzelnen gehandelten Produkten näher erläutern. Der letzte große Themenblock der theoretischen Grundlagen beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen, welche zum einen für die Vorauswertung (Kapitel 4 „Eindimensionale Analyse“ und Kapitel 5 „Voreliminierung von Einflussfaktoren“) und zum anderen für die Modellbildung (Kapitel 6) angewandt werden. 2. Theoretische Grundlagen 2.1 Grundlagen zur Regelenergie 2.2 Ausschreibungsverfahren am Regelenergiemarkt 2.3 Imbalance Netting 2.4 Auftreten von Sekundärregelarbeitsabrufen 2.5 Zeitliche Auflösung 2.6 Mathematische Grundlagen Abbildung 3: Aufbau der theoretischen Grundlagen Quelle: eigene Darstellung -5-
1.4.2 Datenbeschaffung und -aufbereitung In diesem Kapitel wird beschrieben woher die Daten beschafft und wie diese aufbereitet werden. Dieses Kapitel ist für die Nachvollziehbarkeit der folgenden Analysen relevant, da Daten meist nicht in gleicher Qualität und Auflösung zur Verfügung stehen. Zudem wird darauf eingegangen, wie mit Datenlücken und mit Daten mit geringerer Auflösung umgegangen wird. Dafür gibt es unterschiedliche Möglichkeiten und verlangen daher eine nähere Beschreibung. 1.4.3 Eindimensionale Analyse Die eindimensionale Analyse setzt sich mit der Zielgröße auseinander. Als Zielgröße sind die SRL-RA definiert, mit Hilfe derer die Einflussfaktoren bestimmt und bewertet werden. Mit Kenntnis der Zielgröße, welche mittels der in Abbildung 4 beschriebenen Kapitel erlangt wird, kann ein geeignetes Bewertungsmodell für die einzelnen potenziellen Einflussfaktoren eruiert werden. Dafür wird anhand statistischer Werte ein erster Eindruck bezüglich des Verhaltes der Zielgröße getroffen. Weitere Analysen, welche in den entsprechenden Kapiteln beschrieben werden, betreffen die Modellauswahl, den kumulierten log-log-Plot, den Quantil-Quantil-Plot, die Autokorrelation, die Fourier-Analyse der Autokorrelation und die Merkmale von Zeitintervallen. All diese Analysen dienen dazu, ein für dieses Forschungsziel geeignetes Modell und weitere potenzielle Einflussfaktoren zu bestimmen. 4. Eindimensionale Analyse 4.1 Auswertung statistischer Kennzahlen 4.2 Modellauswahl 4.3 Kumulierter log-log-Plot 4.4 Quantil-Quantil-Plot 4.5 Autokorrelation 4.6 Fourier-Analyse der Autokorrelation 4.7 Merkmale von Zeitintervallen Abbildung 4: Aufbau der eindimensionalen Analyse der Zielgröße Quelle: eigene Darstellung -6-
1.4.4 Voreliminierung potenzieller Einflussfaktoren Damit die lange Liste an potenziellen Einflussfaktoren nicht gesamthaft in die Modellbildung einfließt, werden bereits vorweg einige Analysen zur Voreliminierung einiger potenzieller Einflussfaktoren durchgeführt. Allen voran werden die Datensätze einer fundamentalen Bewertung unterzogen und somit etwaige Zufälligkeiten ausgemerzt. Zufälligkeiten können bei einer Modellbildung dann entstehen, wenn Datensätze eine hohe Korrelation mit der Zielgröße aufweisen, aber im fundamentalen Sinne betrachtet keinen logischen Zusammenhang zueinander haben. Weiterführend werden Korrelationsmatrizen zwischen den Datensätzen aufgestellt, wodurch die potenziellen Einflussfaktoren weiter reduziert werden können. Weitere Analysen werden mit der Principal Component Analysis aufgestellt. Eine genaue Erklärung der einzelnen Verfahren kann abschließend den jeweiligen Kapiteln entnommen werden. Die Abbildung 5 zeigt den Aufbau des Kapitels der Voreliminierung potenzieller Einflussfaktoren. 5. Voreliminierung potenzieller Einflussfaktoren 5.1 Fundamentale Bewertung 5.2 Korrelation potenzieller Einflussfaktoren untereinander 5.3 Principal Component Analysis Abbildung 5: Aufbau der Voreliminierung von Einflussfaktoren Quelle: eigene Darstellung -7-
1.4.5 Modellbildung Das letzte große Kapitel beschäftigt sich mit der Modellbildung. In diesem Themenblock werden die Zielgröße und die potenziellen Einflussfaktoren in einem Modell zusammengeführt. Die Unterkapitel „Null-Modell“ und „Naives-Modell“ beschäftigen sich ausschließlich mit der Zielgröße. Darin wird das Modell mit der Zielgröße getestet, um anschließend in den Folgemodellen zu überprüfen, ob die potenziellen Einflussfaktoren zu einer Verbesserung des Modells führen und ob ein geeignetes Modell gewählt wurde. Die darauf folgenden Modelle werden mittels unterschiedlichster Zusammenstellungen der potenziellen Einflussfaktoren durchgeführt. Die Bewertung der einzelnen Modelle erfolgt mit dem Vergleich des Vollen-Modells, welches alle potenziellen Einflussfaktoren nach der Voreliminierung beinhaltet und somit das bestmögliche Ergebnis liefern soll. Die Abbildung 6 stellt die einzelnen Unterkapitel der Modellbildung dar. 6. Modellbildung 6.1 Trainings- und Testdaten 6.2 Standardisierung der potenziellen Einflussfaktoren 6.3 Aufbau Gamma-Modell 6.4 Modellbewertung 6.5 Naives-Modell 6.6 Null-Modell 6.7 Volles-Modell 6.8 Ober- und Untergrenze der Modellbewertung 6.9 Modelle mit ausgewählten Einflussfaktoren 6.10 Bewertung der Modelle Abbildung 6: Aufbau der Modellbildung Quelle: eigene Darstellung -8-
2. Theoretische Grundlagen In den theoretischen Grundlagen werden alle für die nachfolgenden Analysen relevanten Themengebiete aufgegriffen und beschrieben. Außerdem wird die Thematik der Regelenergie im Allgemeinen detailliert erläutert. Die Regelenergie fasst die Begriffe Regelleistung und Regelarbeit zusammen. Von Regelleistung wird bei der Beschaffung gesprochen und beschreibt das Vorhalten von Kraftwerkskapazitäten. Sobald es zu einem Abruf der Regelleistung kommt, wird von Regelarbeit gesprochen. Diese Kenntnisse sind die grundlegende Basis dieser Arbeit, weshalb diese auch genauer beschrieben werden. 2.1 Grundlagen zur Regelenergie In den folgenden Kapiteln werden die Grundlagen zur Regelenergie beschrieben und genauer erläutert. Aufgrund der Relevanz für diese Arbeit werden diese weiterführend noch aus der Perspektive Deutschlands angeführt. 2.1.1 Verantwortung der Netzbetreiber im Allgemeinen Jeder Netzbetreiber ist neben der allgemeinen Verpflichtung zur Gewährleistung eines diskriminierungsfreien Netzzugangs für Jedermann gemäß § 20 Energiewirtschaftsgesetz (EnWG) dazu verpflichtet, folgende Systemdienstleistung zur Netzqualität zu erfüllen:[4] Frequenzhaltung (50 Hz) Spanungshaltung (230 V +/- 10 % bei Niederspannung) Betriebsführung Versorgungswiederaufbau nach Störungen Aufgrund der Relevanz in dieser wissenschaftlichen Arbeit wird im weiteren Verlauf der theoretischen Grundlagen lediglich auf die Frequenzhaltung näher eingegangen. 2.1.2 Verantwortung für Frequenzhaltung Gemäß § 13 EnWG liegt die Verantwortung für den Einsatz von Regelenergie und damit der Frequenzregelung bei den ÜNB. Die Rahmenbedingungen, welche diesbezüglich einzuhalten sind, werden auf europäischer und nationaler Ebene geregelt. [5] -9-
2.1.3 Rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen im Bereich der Frequenzhaltung Auf europäischer Ebene sind die regulatorischen Rahmenbedingungen durch die ENTSO- E (European Network of Transmission System Operators for Electricity) mit Sitz in Belgien verwaltet. Dieser Verband der europäischen ÜNB wirkt bei der Erstellung von Leitfäden und Vorschriften (Network-Codes / EU-Verordnungen) zur Stromnetzregulierung mit. Die Leitfäden und Vorschriften werden auf Vorschlag der europäischen Kommission in Auftrag gegeben und durch den europäischen Rat und das Parlament freigegeben. Diese gelten anschließend entweder direkt oder werden auf nationaler Ebene umgesetzt. [6] Auf nationaler Ebene wird die Frequenzhaltung über das EnWG, die StromNVZ (Stromnetzzugangsverordnung) und das EEG (Erneuerbare-Energie-Gesetz) geregelt. [5] Europäische Regulatorien Für die Frequenzhaltung sind die europaweit gültigen EU-Verordnungen 2017/2196 und 2017/1485 relevant. Das Ziel dieser Verordnungen liegt in der Schaffung eines funktionierenden internationalen Binnenmarkts im Bereich der Frequenzhaltung respektive Regelarbeit. Außerdem soll durch die international gültigen Verordnungen eine Vereinheitlichung der nationalen Ausgleichsenergiesysteme geschaffen werden. [6] Nationale Regulatorien Die auf europäischer Ebene festgelegten Network-Codes sind auf nationaler Ebene gesetzlich festgehalten, detailliert ausgearbeitet und auf den deutschen Energiemarkt angepasst. Im StromNVZ und EnWG sind die Verantwortung der ÜNB und deren Anforderungen bezüglich Beschaffung und Erbringung von Ausgleichsenergie definiert. Die Anforderungen und die Regelung der Teilnahme von erneuerbaren Energieanlagen am Regelenergiemarkt werden durch das EEG festgelegt. [7] 2.1.4 Maßnahmen zur Frequenzhaltung Die nachstehende Auflistung beschreibt die eingesetzten Maßnahmen zur Frequenzhaltung: [4] Automatischer Einsatz von Momentanreserve Unter den Momentanreserven wird die Trägheit von rotierenden Massen verstanden, welche eine kurzzeitige Stabilisierung der Netzfrequenz ermöglichen. [4] Regelenergie Im Falle eines Ungleichgewichts zwischen Erzeugung (Energieeinspeisung) und Last (Energiebezug) kommt es zum Einsatz von Regelenergie. Mittels dieser wird das Ungleichgewicht wieder ausgeglichen. Abhängig vom Ungleichgewicht wird negative (Erzeugung größer als die Last) oder positive (Last größer als die Erzeugung) Regelenergie benötigt. Die Regelenergie wird grundlegend in drei Produkte unterteilt, welche in einem Ausschreibungsverfahren von den ÜNB beschafft werden. [4] - 10 -
Reduktion / Erhöhung der Wirkleistung Durch vertragliche Regelungen zwischen ÜNB und den Betreibern von Erzeugungsanlagen (Erneuerbare Energie Anlagen und Kraft-Wärme-Kopplungs- Anlagen) bzw. großen Verbrauchern kann die Wirkleistung gezielt geregelt werden. [4] Abwurf von Lasten Die letzte Möglichkeit, um einen sicheren Netzbetrieb wieder herzustellen, wird über einen geregelten Lastabwurf durchgeführt. Dabei werden Verbraucher vom Netz getrennt bzw. Erzeugungsanlagen gedrosselt. [4] 2.1.5 Arten der Regelenergie Wie bereits beschrieben werden drei Arten von Regelenergie unterschieden, welche nacheinander bzw. zum Teil überschneidend aktiviert werden. Die Abbildung 7 zeigt (grau hinterlegt) die Aktivierungszeiten der einzelnen Regelenergieprodukte (PRL, SRL und MRL). Das linke, weiß hinterlegte Segment der Abbildung beschreibt die Momentanreserve, welche kurzzeitig die Netzfrequenz stabilisiert. Das rechte, ebenfalls weiß hinterlegte Segment (Reserve durch BKV) zeigt die Ablösung der Regelenergie durch freie Kapazitäten der Bilanzkreise. [8], [9] Bilanzkreise sind Zusammenschlüsse von einem oder mehreren Netznutzern (Erzeuger und Verbraucher) innerhalb einer Regelzone. Jedem Bilanzkreis ist ein Bilanzkreisverantwortlicher (BKV) übergestellt, welcher die Reserven bereitstellt. [5] Momentanreserve Reserve durch BKV Leistung Zeit 30 s 5 min 15 min 60 min Abbildung 7: Zeitliche Zusammenhänge der Regelenergie Quelle: eigene Darstellung auf Basis der Abbildung von Next Kraftwerke GmbH [10] - 11 -
Primärregelleistung Für den kurzfristigen Ausgleich von unvorhergesehenen Frequenzschwankungen (Abweichung von 50 Hz) ist das erste Instrument der Regelenergie die PRL. Diese wird mittels Drehzahlregelung von elektrischen Generatoren bereitgestellt. Die Aktivierung muss möglichst schnell erfolgen, damit ein Stromausfall vermieden werden kann. Die PRL muss nach maximal 30 Sekunden zur Gänze erbracht werden und für mindestens 15 Minuten zur Verfügung stehen. Die PRL ist die erste Maßnahme der Regelenergie, welche mit positiver bzw. negativer Regelleistung dem Ungleichgewicht zwischen Erzeugung und Last entgegenwirkt. [8], [9] Der Abruf bzw. die Aktivierung der PRL erfolgt frequenzabhängig. Die beiden anderen Produkte der Regelenergie (SRL und MRL) werden hingegen über einen Abruf der ÜNB aktiviert. Anbieter von PRL messen die Netzfrequenz vor Ort und aktivieren diese automatisch bei einer Frequenzänderung von + / - 200 mHz. Dadurch können bspw. Kommunikationsstrecken eingespart und die Zeiten zur vollständigen Erbringung der PRL eingehalten werden. Ein weiterer Unterschied der PRL zu den beiden anderen Produkten der Regelenergie ist, dass die PRL gemeinsam vom europäischen Bund und nicht von den ÜNB separat bereitgestellt wird. Die PRL ist das erste Segment in Abbildung 7. Wie zu erkennen ist, bleibt die Bereitstellung der PRL so lange bestehen, bis die SRL vollständig erbracht wird. Die SRL löst anschließend die PRL ab. [8], [9] Sekundärregelenergie Nach Abruf der PRL wird diese von der SRL abgelöst. Die Bereitstellung der SRL erfolgt durch schnell regelbare und automatisch schaltbare Kraftwerke (z.B. Gaskraftwerke oder Pumpspeicherkraftwerke). Die SRL muss nach spätestens fünf Minuten vollständig erbracht werden und wird anschießend nach 15 Minuten von der MRL abgelöst. Dabei kann es nach Ablösung durch die MRL zu einem beidseitigen Einsatz der SRL und MRL kommen, bis die Regelenergie durch die verfügbaren Reserven der BKV abgelöst wird. Diese Überschneidung ist in Abbildung 7, neben der Aktivierungszeit der MRL, ab Minute 15 ersichtlich. [8], [9] Anbieter von SRL stehen in direkter Kommunikationsverbindung mit der Netzüberwachungswarte der ÜNB, welche Daten in Echtzeit austauschen. Im Falle der Notwendigkeit, die SRL zu aktivieren, werden die Abrufe vollautomatisch durch einen sogenannten Frequenzleistungsregler der ÜNB auf die einzelnen Anbieter verteilt. Die Anbieter sind im Falle eines Abrufs dazu verpflichtet die positive bzw. negative SRL bereitzustellen. [8], [9] - 12 -
Minutenreserveleistung Die MRL ist das letzte Produkt der Regelenergie. Die MRL muss spätestens nach 15 Minuten der Frequenzänderung vollständig erbracht werden, damit die SRL abgelöst werden kann. Die MRL muss anschließend für mindestens 10 Minuten erbracht werden. Die MRL wird ebenfalls wie die SRL überwiegend von regelbaren Pumpspeicherkraftwerken und Gaskraftwerken bereitgestellt. Wie bei der SRL bereits beschrieben, können MRL und SRL zur gleichen Zeit eingesetzt werden. Das bedeutet, dass gewisse Leistungen der SRL bis zur Wiederherstellung des Normalzustands (50 Hz) nicht von der MRL abgelöst werden. Der Normalzustand wird durch die Aktivierung der verfügbaren Reserven der ÜNB wieder hergestellt. [8], [9] 2.2 Ausschreibungsverfahren am Regelenergiemarkt Die vier ÜNB in Deutschland (50Hertz Transmission GmbH, Amprion GmbH, TenneT TSO GmbH und TransnetBW GmbH) haben sich dazu entschlossen, die Regelenergie gemeinsam zu beschaffen und betreiben hierzu gemeinsam die Ausschreibungsplattform „Regelleistung.net“. Auf dieser Plattform werden alle notwendigen Dokumente für potenzielle und bestehende Anbieter von Regelenergie zur Verfügung gestellt. Potenzielle Anbieter von Regelenergie müssen ein Präqualifikationsverfahren durchlaufen. Die Präqualifikationskriterien werden von den deutschen ÜNB auf Basis der EU-Verordnung 2017/1485 vom 2. August 2017 erstellt. Die EU-Verordnung beinhaltet die Leitlinien für den Übertragungsnetzbetrieb, darunter Kriterien zu den Präqualifikationsunterlagen. [8], [9] Nach erfolgreicher Präqualifikation der Anbieter werden Rahmenverträge zwischen diesen und den ÜNB zur Bereitstellung der Regelenergie abgeschlossen. [8], [9] 2.2.1 Ausschreibung der Primärregelleistung Anders als bei der SRL und MRL wird der Bedarf an PRL nicht von vier ÜNB separat festgelegt. Die Bedarfsbestimmung der PRL erfolgt im gesamten Gebiet der ENTSO-E (36 europäische Länder). Der Bedarfsermittlung liegt die Annahme des gleichzeitigen Ausfalls der zwei größten Kraftwerksblöcke im gesamten Netzgebiets der ENTSO-E zugrunde. Daraus ergibt sich eine Vorhaltung der PRL von + / - 3000 MW. Die Gesamtleistung wird anschließend gemäß der Einspeisung des Vorjahres (jährliche Neuberechnung) auf die einzelnen ÜNB aufgeteilt. In Deutschland liegt die auszuschreibende Leistung bei 573 MW (Q3 2020). Die Länder Deutschland, Belgien, Niederlanden, Frankreich, Österreich und Schweiz haben sich dazu entschlossen die PRL gemeinsam auszuschreiben, wodurch sich ein Gesamtbedarf von ca. 1.400 MW ergibt. [9] Ausgeschrieben wird die benötigte Leistung in 1 MW Blöcken. Die Ausschreibung wird jeweils 14 Tage vor der physikalischen Erfüllung veröffentlicht (Gate Opening Time (GOT)). Der Stichtag für die letzte Angebotsabgabe liegt einen Tag vor der physikalischen Erfüllung um 8:00 Uhr (Gate Closing Time (GCT)). Es werden sechs Produkte mit jeweils vier Stunden (0:00 – 04:00 Uhr, 04:00 – 08:00 Uhr, 08:00 – 12:00 Uhr, 12:00 – 16:00 Uhr, 16:00 – 20:00 Uhr und 20:00 – 24:00 Uhr) für positive und negative PRL gemeinsam ausgeschrieben. [11] - 13 -
Die Vergütung der PRL erfolgt nur über einen Leistungspreis, wohingegen bei der SRL und MRL sowohl ein Leistungspreis als auch ein Arbeitspreis (Energiemenge) vergütet wird. Die einseitige Vergütung der PRL lässt sich damit erklären, dass davon ausgegangen wird, dass sich positive und negative PRL ausgleichen und somit gleich viel elektrische Leistung bezogen wird, wie in das Netz eingespeist wird. Der Zuschlag der Anbieter erfolgt gemäß einer Merit-Order-Liste (geordnet vom niedrigsten bis zum höchsten Preis). Alle bezuschlagten Anbieter erhalten den gebotenen Höchstpreis der Merit-Order-Liste. Die Abbildung 8 zeigt eine beispielhafte Merit-Order-Liste vom 30.09.2020. Die rote Linie zeigt den Angebotspreis und die grünen Balken die gebotenen Leistungen der Anbieter. [11] 60 120 50 100 Leistungspreis [€/MW] 40 80 Leistung [MW] 30 60 20 40 10 20 0 0 1 17 33 49 65 81 97 113 129 145 161 177 193 209 225 241 257 273 289 305 321 337 353 369 385 401 417 433 449 465 481 497 513 529 545 561 577 593 609 625 641 657 Angebote [-] bezuschlagte PRL Leistung [MW] bezuschlagter PRL Leistungspreis [€/MW] Abbildung 8: Merit-Order-Liste vom 30.09.2020 der PRL Ausschreibung für das positive und negative Produkt von 00:00 - 04:00 Uhr Quelle: eigene Darstellung auf Basis der Daten des Datencenters von „Regelleistung.net“ [12] 2.2.2 Ausschreibung der Sekundärregel- und Minutenreserveleistung Die Ausschreibungen der SRL und MRL finden täglich und gemeinsam für die vier ÜNB über das Ausschreibungsportal der gemeinsamen Internetplattform „Regelleistung.net“ statt. Anders als bei der PRL werden bei der SRL und MRL Regelleistung und Regelarbeit ausgeschrieben. Seit dem 02.11.2020 findet eine getrennte Ausschreibung auf zwei getrennten Märkten (Regelleistungsmarkt und Regelarbeitsmarkt) statt. [9] Unabhängig von Regelleistung und Regelarbeit werden zwölf Produkte ausgeschrieben. Diese setzen sich aus je sechs positiven und sechs negativen Vier-Stunden-Blöcke zusammen. Das Mindestgebot liegt bei einem Megawatt. Wenn mehrere Gebote eines Anbieters abgegeben werden, liegt das Mindestgebot bei fünf Megawatt pro Angebot. [9] Beide Märkte weisen unterschiedliche Ausschreibungszeiträume auf. Zuerst wird die Ausschreibung der Regelleistung mit einer GOT von einer Woche vor physikalischer Erfüllung geöffnet. Die GCT liegt am Vortag um 09:00 Uhr für die SRL bzw. 10:00 Uhr für die MRL. Die Ausschreibung des Regelarbeitsmarktes öffnet mit der Veröffentlichung der Ergebnisse des Regelleistungsmarktes und schließt eine Stunde vor der physikalischen Erfüllung des jeweiligen Produktes. [11] - 14 -
Die ausgeschriebene Menge, welche an SRL bzw. MRL benötigt wird, wird von den ÜNB bestimmt. Die ausgeschriebene Leistung der SRL lag im dritten Quartal 2020 bei etwa 2100 MW (positiv und negativ) und für die MRL bei 670 MW (positiv) und 1100 MW (negativ). [6] Für die Ausschreibung der Regelleistung müssen Gebote mit einem Leistungspreis und einem Arbeitspreis abgegeben werden. Die Angebotsabgaben für den Regelarbeitspreis werden in die Ausschreibung am Regelarbeitsmarkt übernommen. Wird kein Arbeitspreis angegeben, wird dieser mit 0 €/MWh beziffert. Der Zuschlag am Regelleistungsmarkt erfolgt wie bei der PRL gemäß einer Merit-Order-Liste und nach dem Leistungspreis. Bezuschlagt werden alle Anbieter bis zur Erreichung der ausgeschriebenen Menge. Der Leistungspreis wird mit einem Fixpreis angegeben, welchen der jeweilige Anbieter für das Vorhalten seiner Leistungen erhält, wenn dieser während der Ausschreibung bezuschlagt wird. Das bedeutet, dass die Anbieter, selbst wenn es zu keinem Abruf kommt, die angebotene Vergütung erhalten. [11] Die Ausschreibung am Regelarbeitsmarkt erfolgt, wie bereits beschrieben, nach der Veröffentlichung der Ergebnisse am Regelleistungsmarkt. Solange die Angebotsphase geöffnet ist, können Anbieter ihre bereits übertragenen Angebote bis zur GCT (60 min vor physikalischer Erfüllung) nach oben oder unten verändern. Nach der GCT wird mit den neuen bzw. übertragenen Regelarbeitspreisen eine neue Merit-Order-Liste erstellt. Ein Beispiel für die Merit-Order-Liste der Arbeitspreisekann der Abbildung 9 entnommen werden. [11] 35 100000 90000 30 80000 25 70000 Arbeitspreis [€/MWh] Leistung [MW] 60000 20 50000 15 40000 10 30000 20000 5 10000 0 0 1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97 105 113 121 129 137 145 153 161 169 177 185 193 201 209 217 225 233 241 249 257 265 273 281 289 297 305 Angebote [-] bezuschlagte SRL Leistung [MW] bezuschlagter SRL Arbeitspreis [€/MWh] Abbildung 9: Merit-Order-Liste (SRL Regelarbeit) vom 15.12.2020 der SRL Ausschreibung für das positive Produkt von 00:00 - 04:00 Uhr Quelle: eigene Darstellung auf Basis der Daten des Datencenters von „Regelleistung.net“ [12] Durch die kurzfristige Angebotsabgabe vor der physikalischen Erfüllung wird dem Anbieter die Möglichkeit geboten, besser auf unvorhergesehene Änderungen zu reagieren. Vor allem durch die sich sehr kurzfristig verändernden Wettereinflüsse können die Prognosen des Vortags oftmals verfälscht werden. - 15 -
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